공간지에 있어서 로봇을 위한

지식과 의미 정보처리

공간지(空間知)에 있어서 로봇 기술(RT : Robot Technology)이 수행하는 역할은 매우 크며, 이 RT는 지각이나 운동, 조작 등 확장된 신체 기능을 공간에 제시하는 기술이다. 여기서는 공간지를 실현하는 RT를 위한 지식기술에 대해 지식 분산형 시스템 및 인간 중심의 의미 정보처리라고 하는 축에서 최근의 연구동향을 소개하고, 앞으로의 과제에 대해 고찰한다.

1. 머리말
공간지(空間知)에 있어서 로봇 기술(RT : Robot Technology)이 수행하는 역할은 매우 크며, 이 RT는 지각이나 운

※ 사진자료 : 21C 프론티어사업 지능로봇사업단

동, 조작 등 확장된 신체 기능을 공간에 제시하는 기술이다. 최근의 기술진보에 따라 센서(sensor)나 머니퓰레이션(manipulation) 등 각 RT 기술을 통합한 RT 시스템이 복잡하고도 동적인 실 환경과의 사이에서 지적인 상호작용을 한다는 것은 여전히 곤란한 문제이다. 왜냐하면 로봇은 이를 위한 충분한 지능을 가지고 있지 못하기 때문이다.

공간지 개념에 알맞은 지적인 RT 시스템이란 인간이 공존하는 실환경을 물건의 수준뿐만 아니라 사실의 수준으로 해석하고, 상황에 맞추어 유연하고도 합리적인 서비스를 제공하는 시스템일 것이다. 물건이란 물리, 화학적 용어로 기술할 수 있는 사물을 말하며, 사실이란 여기에 어떠한 해석이 부가된 사물이라고 할 수 있다. 가령 돌과 같은 물체나 로봇의 운동 등은 물건이지만 이들을 장애물이나 회피행동이라고 해석하는 것은 사실의 영역이다.

지식의 기술에 의해 사실의 취급에 공헌하기 위해서는 먼저 실세계를 취급하는데 필요한 지식의 정리와 이를 로봇이 활용하도록 물리적, 정보적인 환경 정비가 필수적이라고 생각된다. 여기서는 공간지를 실현하는 RT를 위한 지식기술에 대해 지식 분산형 시스템 및 인간 중심의 의미 정보처리라고 하는 축에서 최근의 연구동향을 소개하고, 앞으로의 과제에 대해 고찰한다.

2. 지식 분산형 로봇 제어
공간형 로봇 시스템은 하드웨어 분산이 기본이므로 이들을 제어하는 지식도 분산 배치하는 것이 자연적인 형태이다. 한편, 지식의 집중관리가 용이한 개체형 로봇에 있어서도 환경에 분산 배치한 지식을 이용하는 방식이 현실화 되어가고 있는데, 그 이유는 다음과 같다.

첫째, 일상생활 환경에서 로봇의 작업 대상은 매우 다종다양하며, 모든 작업 지식을 로봇에게 보유시키는 것이 곤란하다는 것. 둘째, 환경이나 물체에 관한 지식을 모두 로봇 시스템 관리자가 일괄적으로 기술하여 갱신해 나가는 방식은 현실적이지 못하다는 것. 셋째, IC 태그 등의 소형 유비쿼터스 장치나 네트워크 기술의 발달에 의해 환경에 정보를 집어넣고 이를 읽어 내거나 네트워크상의 정보를 검색, 취득하거나 하는 것이 용이하게 되었다는 것 등을 들 수 있다.

지식 분산형 제어에 의해 로봇은 모든 지식을 사전에 준비할 필요 없이 작업환경으로부터 주어지는 지식에 따라 과제를 실행할 수 있게 된다. 이는 종래와 같이 ‘로봇이 환경에 작용한다’고 하는 제어방식이 아니라 ‘환경이 로봇을 움직인다’는 새로운 양식의 로봇 제어를 가능케 하는 개념이며, 확장 신체성을 가진 공간지의 실현에 본질적인 공헌을 하는 것이라고 말할 수 있다.

3. 인간 중심의 의미 정보처리
사물의 의미 정보를 취급하는 문제는 철학, 언어학이나 인공지능 연구 등에서는 오래 전부터의 테마이지만 최근에 와서 로보틱스 분야에서도 상위 레벨의 의미적 지식(semantic knowledge)을 처리하는 움직임이 나타나고 있다. 로보틱스와 의미 정보는 그 배경으로서 인간 사회 환경으로의 로봇 진출이 현실미를 띠어 왔다고 생각된다. 복잡한 실 환경에서 합리적으로 행동하기 위해서는 의미적 지식이 필수적이라는 것에 대한 실감이 높아지고 있다고 말할 수 있다.

국제 로봇 실외주행대회
※ 사진출처 : 레드원테크놀러지 (주)

가. 의미적 지식을 처리하는 로봇 연구의 동향
2007년 ICRA(International Conference on Robotics and Automation)에서 ‘Semantic Information in Robotics’라는 주제 하에 워크숍이 개최되어 각 분야의 정보공유가 시도되었다. 로봇 관련으로는 최고봉인이 국제회의에서 로보틱스에 있어서 의미 정보가 테마가 된 것은 이것이 처음이며, 여기서의 논의를 중심으로 Robotics and Auto-nomous Systems로 ‘Semantic Knowledge in Robotics’라는 특집이 조성되었다. 2009년 10월 IROS(International Conference on Intelligent Robots and Systems)에서 ‘Semantic Perception for Mobile Manipulation’이라고 하는 워크숍이 개최되었으며, 여기서는 일상생활 환경에서의 로봇에 의한 물체 인식과 조작이라는 구체적인 대상에 대해 의미적 지식의 활용이 논의되었다.

나. 인간 중심의 의미적 지식처리를 위한 온톨로지
온톨로지(ontology)는 지식처리 시스템에서 이용되는 어휘(개념)의 체계로서 이의 역할은 어휘를 명확히 정의하는 것뿐만 아니라 강조할 것은 온톨로지는 인간이 가지는 개념 구조를 반영하고 있으며, 기계 시스템에 의미적, 상식적인 제약을 제공하는 것이라는 점이다. 온톨로지로 정의된 어휘를 이용함으로써 시스템의 입출력을 인간과 기계 쌍방에서 가독할 수 있는 것으로 할 수 있다는 점도 중요하다. 이는 인간-기계의 대화에 의한 의사소통이나 안전성 및 신뢰성의 검증을 위해 시스템의 거동을 예측하거나 이해하거나 할 때 필수적인 성질이다. 또한, 온톨로지는 인간 중심의 관점에서 기계 시스템을 지배하기 위해 필요하게 된다.

다. 온톨로지 공학을 로보틱스에 응용
온톨로지는 주목하는 세계의 개념을 일정한 규약 하에 체계화한 것으로서 각 개념은 is-a 링크(계승관계)에 의해 트리(tree) 구조 중에 위치부여됨과 동시에 개념의 구성요소가 되는 개념 슬롯(slot) 군에 의해 정의된다. Mizoguchi 등의 온톨로지 이론 중에서도 ‘관계 개념’, ‘기능 개념’, ‘롤(roll) 개념’의 사고방법이 물건뿐만 아니라 사실의 레벨에서 실세계를 파악하는데 중요하다.

4. 지식 분산형의 생활지원 로봇 시스템
조작 지식을 물리 세계의 로봇 동작으로서 실현(접지)하는 것을 지원하기 위해 유니버설 핸들(universal handle)이라는 손잡이를 활용하였다. 이는 다양한 형태의 로봇 핸드로써 꽉 쥐는 데 대해 대응하고, 다소의 제어 오차가 있어도 이를 흡수하여 꽉 잡을 수 있는 물리적 인터페이스이다. 작업공간에 존재하는 물체나 로봇의 위치정보는 RMS(Room Management System)에 의해 일괄적으로 관리되고 있으며, 네트워크를 매개로 하여 로봇이 이용될 수 있도록 되어 있다.

RMS는 사용자의 요구에 따라 자동 모드와 수동 모드를 자유로이 바꿀수 있는 ‘반자동 제어’의 것으로 하였다. 또한, RT 시스템에 있어서는 로봇 측이 자율적으로 담당하는 것은 물건의 레벨 인식이나 동작이며, 실세계의 의미적인 해석을 포함한 사실의 처리에 대해서는 모두 인간의 유저 측에 제어를 위임하고 있다. 이렇게 하여 어디까지나 인간 중심의 위치에서 RT 시스템을 구성하였다.

5. 맺음말
공간지를 위한 RT에 필요한 지능의 실현에 대해 지식 분산형 로봇 제어시스템 및 인간 중심의 의미적 지식처리의 관점에서 최근의 연구동향을 소개하였다. 또한, 온톨로지를 이용하는 의미적 지식처리의 가능에 대해 언급하였다. 실세계의 사실을 자유로이 처리하는 인공 시스템의 실현은 인공지능이나 로보틱스에 있어서 오래 전부터의 커다란 과제이며, 앞으로의 지능 시스템이 진실로 인간과 공존해 나감에 있어 중요한 열쇠가 될 것으로 생각된다.

오늘날의 웹 정보를 의미에 기초하여 표현하면 이형질의 다양한 정보들을 기계가 처리, 추론하여 인간의 개입 없이도 정보의 의미적 통합이 가능해진다. 그러므로 온톨로지(Ontology)는 시맨틱 웹(Semantic Web)을 실현하는 데 필수적인 요소라고 사료된다.

6. 전문가 제언
최근에 와서 IT, BT, NT 등과 더불어 로봇 기술(RT : Robot Technology)이 향후 21세기를 주도할 산업의 하나로 부각되고 있다. 오는 2020년경에는 전체 로봇 시장 매출이 5조 달러에 이르고 2030년경에는 각 가정마다 1대씩 보급되어 자동차 시장 규모와 맞먹을 정도로 성장할 것으로 전망되고 있다. 특히 지능을 갖춘 서비스 로봇은 인류생활에 대격변을 초래할 것으로 예측되고 있다.

지금까지의 웹(web)은 많은 정보는 가지고 있지만 의미 기반으로 되어있지 않기 때문에 기계가 읽고 해석할 수 없어 의미 수준의 정보 추출은 인간이 할 수 없었다. 그러나 오늘날의 웹 정보를 의미에 기초하여 표현하면 이형질의 다양한 정보들을 기계가 처리, 추론하여 인간의 개입 없이도 정보의 의미적 통합이 가능해진다. 그러므로 온톨로지(Ontology)는 시맨틱 웹(Semantic Web)을 실현하는 데 필수적인 요소라고 사료된다. IT에서의 온톨로지는 전자상거래와 같이 지식의 어떤 특정 영역 내에 있는 실체 및 상호작용의 작업 모델을 의미한다. 미국 Stanford 대학의 인공지능 연구기관에서는 인공지능분야에 있어서의 온톨로지는 ‘프로그램과 같이 인간이 지식을 공유하는데 도움을 주기 위해 사용된 개념화 명세서’라고 정의하고 있다. 이러한 응용사례에서의 온톨로지는 정보교환용으로 합의된 어휘를 만들기 위해 특정 자연언어로 정의되는 물건, 사실 및 관계 등과 같은 개념들의 집합이라고 사료된다.

우리나라의 삼성전자에서는 사람을 통해 지식을 네트워크화하여 향후 지식 네트워크의 허브 시스템 실현의 기반을 마련하기 위해 지식관리 시스템에 축적되어 있는 내부 지식 콘텐츠들과 함께 KISTI(한국과학기술정보연구원)와의 MOU 계약을 통해 공급받게 된 해외 학술자료, 국내 학회 정보, 각종 연구보고서, 해외 과학기술 동향분석 정보 등 대량의 기술관련문서를 자산화하고, 효율적으로 분석해 낼 수 있는 시스템을 구축하여 의미 정보처리의 신속화를 기하려고 노력을 경주하고 있는 것으로 사료된다.

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